云数据仓库ADB的自增id占用存储空间很大，这正常吗？

在云数据仓库ADB中，自增ID字段本身的存储空间占用是正常的，并不会因为自增而变得过大。但是，如果考虑到索引的影响，那么就需要结合实际的数据量、索引策略以及ADB的具体实现来评估整体的存储空间占用情况。

具体来说，自增ID列的单调递增特性使得其对应的索引结构相对较为紧凑，通常具有较好的空间效率。然而，如果在ADB中所有列都默认加上了索引（包括自增ID列），那么索引本身会占用额外的存储空间。在高并发写入和大量数据的场景下，索引文件的增长将会显著影响存储消耗。

此外，为了更全面地了解存储空间的使用情况，您可以参考以下建议：

1. 监控存储使用：定期检查ADB的存储使用情况，包括热数据存储空间和冷数据存储空间。这有助于及时发现潜在的存储问题。
2. 优化索引策略：根据实际查询需求，合理设置索引，避免不必要的索引占用过多存储空间。
3. 清理无用数据：定期清理不再需要的数据，释放存储空间。
4. 咨询专家：如果您对存储空间的使用有疑问或担忧，可以咨询数据库管理员或ADB的技术支持团队。

总的来说，自增ID的设计是为了提高数据库的性能和效率，但在实际应用中，需要综合考虑多种因素来确保存储资源的合理使用。

在关系型数据库中，自增ID通常是作为标识符来使用的，其类型一般为整数类型，比如INT或者BIGINT。在阿里云的云数据仓库AnalyticDB（ADB）中，即使自增ID随着记录的增加而增长，其占用的存储空间相对于其他类型的字段（如文本、BLOB等）来说并不会特别大。

例如，一个INT类型的自增ID通常占用4字节（如果是BIGINT则占用8字节），无论ID值大小，每条记录占用的空间是固定的。因此，即便ID自增到了非常大的值，对于单个ID字段而言，占用的存储空间仍然维持不变。
如果在ADB中所有列都被默认加上了索引（假设包括自增ID列），那么索引本身会占用额外的存储空间，尤其是对于高并发写入和大量数据的场景，索引文件的增长将会显著影响存储消耗。但即便是这样，由于自增ID列的单调递增特性，其对应的索引结构相对较为紧凑，相比于非聚集索引或其他复杂索引，其空间效率通常较高。

自增ID字段本身的存储空间占用是比较正常的，并不会因为自增而变得“很大”，但如果考虑索引的影响，则需结合实际的数据量、索引策略以及ADB的具体实现来评估整体的存储空间占用情况。